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계정을 잊어버리셨나요?

by TaeWoo Kim Dec 31. 2022

Generative Tech가 시작되었다.

Generative Tech 스터디(2월) 모집합니다.

아래 글은 2022년 10월 미국 유명 투자사인 NFX에서 쓴 글을 번역한 글입니다.

크립토 이후에 인터넷에서 가장 큰 변화가 시작되었다. 창업자들에게 지난 6개월간 새로운 어플리케이션 세상이 열렸다. 우리는 저작권/표절에 걸리지 않으면서 텍스트, 이미지, 비디오, 소프트웨어코드, 음악, 음성, 3D 모델을 생성해주는 고품질의 싸고 빠른 AI모델이 생겼다.

Generative Tech는 소프트웨어의 다음 단게이다. 인간과 기계의 파트너십의 새로운 단계이며, 딥러닝을 사람 수준의 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들어주는 협력자로 만들어준다.

Generative AI라고도 불리지만, 이건 방정식의 절반밖에 안 되며, AI 모델은 기본 레이어만 가능하게 만들어주고, 최상단 레이어에는 수천 개의 어플리에키션이 있을 것이다. 따라서 Generative Tech가 AI를 파트너로서 사용할 수 있는 정말 우리에게 영향을 주는 용어이다.

수개월 전만 해도 Generative Tech라는 용어가 없었지만, 이 분야는 실제 매출과 벨류에이션을 인정받으면서 빠르게 성장하고 있다. Jasper는 론칭 후 18개월 만에 $100M 이상의 매출을 달성하고, $1.5B 벨류를 인정받았으며, GPT-3와 여러 AI모델을 보유한 OpenAI는 수십조 가치를 인정받는다고 알려져 있다. Anthropic은 또 다른 큰 모델을 만들고 있는 회사로 $700M 이상을 투자받았다.

NFX는 2년 전부터 이 분야에 투자하기 시작해서 4개의 포트폴리오를 보유하고 있으며, 곧 더 투자할 예정이다. 최근에는, 창업자와 투자자가 서로 교류할 수 있는 Signal 커뮤니티에 새로운 투자카테고리로 Generative Tech를 추가했다. 이 분야에 관심 있는 투자자들이라면, Signal에서 프로필을 세팅하고 관련 회사들과 교류할 수 있다. 창업가들은 이 빠른 기술 수용 사이클에 동참해서 이 분야에서 새로운 분야를 빨리 창업하길 궈한다. 이 에세이는 당신을 위한 것이다.

그래서 Generative Tech의 새로운 점은 무엇인가?

1. 새로운 인터넷 위상(Topology)

오늘까지 인터넷은 이미 저장된 오래된 콘텐츠를 네트워크 끝상에 있는 당신에게 가져다주는 데이터 쿼리로 특성 되었다면, Generative Tech는 네트워크 끝상에서 당신의 행동에 따라 실시간으로 유니크한 콘텐츠를 만들어주는 형태로 인터넷의 위상을 바꾸었으며, 이것이 창업가들에게 기회가 생긴 중요한 변화이다.

웹1은 "읽기", 웹2는 "읽기-쓰기", Generative Tech는 "읽기-쓰기-생성하기", 웹3는 "읽기-쓰기-생성하기-소유하기"로, Generatvie Tech는 Web3와 동시에 진행 중이며 더 빠르게 진행되고 있다. 만약 크립토가 없었다면, 우리는 이걸 Web3라고 불렀을 것이며, 크립도가 있기 때문에, 아마 이걸 Web3A, Generative Web, Generative Internet 등의 이름으로 불러야 할 것이다.

2. 인간의 활동은 빠르게 변화할 것이다.

10-20억의 지식 노동자들은 이제 더 잘 빠르게 일할 수 있을 것이다. 몇 명은 기존에 할 수 없었던 일을 할 수 있게 될 것이며, 새로운 종류의 일자리들이 생겨날 것이다. 몇 개의 직업은 역할이 축소되거나, 없어지면서 수천만명의 노동자들이 향후 3년간 두려움에 떨게 되겠지만, 사람들의 능력, 생산력, 효율성이 확장되면서 이런 손실을 다 커버하고 수경의 가치를 만들어낼 것이다.

지금까지 소프트웨어는 우리의 아이디어를 유용하게 정제하는 정도로 사용되었으며, 프로세스의 절반정도에서 0에서 무언가 유용한 수준으로 만드는 데 사용되었다. 하지만, 이 새로운 Generative 툴들은 처음 절반의 프로세스에서 0에서 수많은 초기 아이디어를 만들어내는데 도움을 줄 것이다. 그리고 나면 기존 소프트웨어가 남은 프로세스(초기 아이디어에서 유용한 수준으로)를 해결해 줄 수 있다.

지금까지 소프트웨어는 소프트웨어가 우리를 위해 일해줬던 것이기에, 0에서 1로 가는 문제를 해결해 줄 수 없었지만, Generative Tech는 우리와 함께 일하면서 이 문제를 해결해줄 수 있다.

지금부터 향후 몇 년간, 우리는 여러 가지로 놀라움과 두려움을 느끼게 될 것이다. 왜냐하면 0에서 초기아이디어로 가는 이런 창의적인 순간은 인간만이 할 수 있는, 미스터리 한 영역으로 느껴졌기 때문이다. 아이디어는 예기치 못하게 인간의 정신, 영혼, 재능, 훈련, 특별한 사람들로부터 온다고 여겨졌지만, 앞으로는 사람이 아닌, 동료나 협력자가 아닌 당신이 아닌 어떤 것으로부터 생성될 것이다. 하지만 인간과 기계가 상호작용하는 최신 모델들을 통해서 우리는 이런 불편함을 극복하고 결국에는 익숙해질 것이다.

향후 10년간 우리는 소프트웨어가 우리랑 협력할 것으로 기대하며 이게 새로운 표준이 될 것이다. 스티브잡스는 1980년에 개인용 컴퓨터가 인간 정신의 바전거가 될 것이라고 말했는데, Generative Tech는 인간 정신의 로켓쉽이 될 것이다. AI model을 만드는 창작자들은 실제로 정신을 만들고 있다고 말하고 있으며 우리가 50년대부터 소프트웨어 기반의 정신을 만들면서, 1997년에 IBM 딥블루가 체스 챔피언을 이기고, 2016년에 알파고가 바둑 챔피언 이세돌을 이겼던 것처럼, 결국에 그들은 그 영역에 도달할 것이다.

2022년부터 Generative Tech는 실제로 수십억 명의 노동자들의 삶에 영향을 끼치기 시작할 것이며, 아예 다른 레벨로 새로운 것들을 숙련된 게 창작할 것이다.

Generative Tech에서 어떤 변화들이 일어나고 있는가?

지난 6개월간 OpenAI가 소유한 Generative AI 모델을 대체할 수 있는 오픈소스 대안제들이 출시되면서 많은 기회가 열렸다. Eleuther.ai의 GPT_NeoX-20B는 2022년 2월에 론칭된 OpenAI의 GPT-3모델의 텍스트 생성을 대체할 수 있는 오픈소스이다. 2022년 8월에 론칭한 StabilityAI의 Stable Diffusion은 OpenAI의 이미지/영상을 생성해주는 DALL-E2를 대체하는 오픈소스이다. 둘 다 가격, 성능, 사용성 면에서 게임체인저가 되었으며, 이미지를 생성하는 비용은 지난 2개월간 1/100로 줄어들었다. (Stability는 최근 $100M 펀딩을 발표했다.) 이런 모델들을 활용해서 모바일/웹으로부터 결과물을 생성해내는 건 지난 6개월간 10배 이상 쉬워졌다.

생성된 글자, 이미지, 코드, 음성 등의 퀄리티는 빠르게 성장해서 인간이 생성한 수준에 근접해지고 있다. 많은 사람들이 몇 개의 콘텐츠 카테고리에서 우리는 이미 튜링테스트(역자주:인간인지 기계인지 구분하는 테스트)를 패스했다고 생각한다. 측정하기는 어렵지만 결과물을 보면 퀄리티를 알 수 있다. 2021 스탠퍼드대학의 AI 인덱스에 언급된 것처럼 AI는 제한된 어플리케이션에서 사람이 인조적으로 만든 것인지 아닌지 구분하기 어려울 정도로 높은 퀄리티를 만들어내고 있다. 우리는 모든 걸 생성하는 단계로 나아가고 있다.

이런 변화로 인해 지난 2개월간 관련된 실험들은 20배 이상 증가했다. 이로 인해 가치를 제공하는 어플리케이션 숫자가 급증하면서 커뮤니티에 더 많은 사람들에게 소개되고 있다. 기술분야에서 오래된 이야기처럼, 장벽이 낮아지면 캄브리아기 폭발(생명체가 갑자기 쏟아져 나온 시기)처럼 폭발적 변화가 일어난다. 우리는 초기단계에 있지만, Generative Tech는 분명 물건이다.

그리고 우리는 사람들이 생각하는 것보다 더 빠르게 발전할 것이라고 믿는다. Generative Tech는 자율주행차처럼 사람을 죽이면 안 된다는 법적인 제약을 받지도 않을 것이며, VR처럼 새로운 하드웨어를 필요로 하지도 않고 빠르게 발전하고 있다.

창업자로서 회사를 운영하기 위해 필요한 모든 종류의 콘텐츠 - 텍스트, 이미지, 코드, 음성, 3D, 비디오의 생성가격과 퀄리티가 충분히 좋아질 것이라고 믿어도 된다. 팀과 함께 시드펀딩을 받을 수준이라면 그 수준에 바로 도달할 수 있다. (얼마나 빠르게 변화하는지 알고 싶다면, AI로 스크립트와 음성이 모두 생성된 스티브잡스의 20분짜리 팟캐스트를 들어보라.)

우리는 아직 초기에 있으며, 14년간의 정체 끝에 대부분의 인간과 기계가 상호작용하는 것과 소프트웨어에서 향후 5년간 창업자들에게 많은 기회를 열어줄 엄청난 변화들이 있을 것이다.

창업자들에게 지금 주는 조언

지금 이 파도를 창업자로서 잡기 위해서는 다음 6개월, 3년이 아니라 이번주, 이번달에 당장 움직여야 한다. 이미 빠르게 흐르고 물 위에 있는 로켓쉽에 올라타있는 게 아니라면, 하고 있는 모든 일을 멈추고, 이 분야에 집중해보기를 권한다.

우리는 지난 2년간 4개 회사에 투자했지만 앞으로 1년간 훨씬 더 많은 회사에 투자하려고 한다.

Latitude는 게임회사로, 2021년 초에 투자했다. Generative Tech를 이용해서 완전히 새로운 게임 경험을 만들어내고 있는데, 단순히 옛날 게임에서 NPC와 대화하는 수준이 아니라, AI dungeon과 같은 새로운 게임을 만들고 있다. 그들의 새로운 Voyage 게임 플랫폼을 통해서 이 분야를 이끌고 있다. 그들은 3년간 Generative Tech 분야 중심에서 일했으며, AI21 Labs와 함께 자연어처리 프로세스를 그들의 플랫폼에 통합하기 위해 협업하고 있다.

(역자주 : AI Dungeon은 실시간으로 AI가 무한히 많은 대화지문 등을 생성해주는 걸로 보인다.)

Darrow는 법률분야 회사로, AI 모델을 통해서 해로운 사건들을 찾고 새로운 리드를 생성해주는 형태로 판례를 분석/찾을 수 있는 서비스이다. 옛날 케이스만 검색하기보다는, AI 기술을 통해 새로운 케이스들을 만들어준다.

(역자주 : 가습기 사건처럼, 인과관계를 정확히 파악하기는 어렵지만 해로운 사건, 희생자가 존재할 때 법적으로 손익을 고려했을 때 이 사건을 진행하는 게 맞을지 말지를 빠르게 분석해주는 기술을 가지고 있는 것으로 보임)

The.com은 자동으로 웹사이트를 개발해주는 회사로, 간단한 데이터베이스 콜이나 프롬프트입력으로부터 수백, 수천 개의 웹사이트를 생성해 주는데, 소비자가 회사 웹사이트를 사용할 때 데이터베이스를 활용해서 사이트를 보여줘야 하는 경우 (하루에 수만 번 일어나는), 사이트를 자동으로 바꿔주거나, 생성해 준다. 기존에는 자동화형태였지만, 이제는 AI를 통해서 아예 해당 웹사이트를 실시간으로 만들어주는 형태로 진화하고 있다

(역자주 : 기존에는 엑셀 시트에 페이지명/정보를 입력하면 사이트가 만들어졌다면, 이제는 아예 어떤 조합으로 건 사이트를 자동으로 만들어준다는 건데 예를 들어, A상품을 살 때 B상품을 같이 사면 좋을 것 같다는 문구가 메인으로 나오는 페이지를 매번 다 코딩해서 만들 수는 없는데, 이런 수많은 조합의 페이지를 자동으로 생성해준다는 뜻으로 보임. 상세 사례들은 여기서 볼 수 있으며, 이런 수많은 페이지를 통해서 더 많은 트래픽 / 전환 /SEO 최적화 효과가 발생된다고 함)

Tailorbird는 프롭테크분야 회사로, 딥러닝을 이용해서 집주인이 리모델링을 하고 싶을 때, 새로운 계획을 쉽게 짤 수 있게 해 준다. 웹상에 있는 사진과 기존 계획(배치)을 이용하여 원격 3D 측정기술을 통해서 수많은 공간 예시를 만들어낸다. 이를 통해서 리모델링에 들어가는 비용과 시간을 매우 아낄 수 있다.

이런식으로 새로운 분야가 열리면, 창업자들은 낮게 열린 열매들을 경쟁이 치열한 분야에 비해서 훨씬 쉽게 얻을 수 있다. 그러니 빨리 들어가라.

창업자들에게 몇 가지 조언을 순서대로 하자면,

1. 아예 새로운 시장에서 새로운 일을 하기 위한 새로운 회사를 새워라 (Darrow, Jasepr, Latitude처럼)

2. 기존에 회사를 하고 있다면, 단순히 기능이 아니라, 근본적으로 하던 업무를 Generative Tech 기술로 대체할 수 있도록 해라. (The.com , Tailorbird처럼)

3. 기존 제품에 Generative Tech 관련 기능을 추가해서 차별화해라.

(역자주 : NFX는 1,2,3 순서로 추천하고 있으며 결국 완전히 새로 시작하는걸 제일 추천하고 있다.)

Generative Tech 제품의 특징

Generative Tech 제품은 2개의 레이어를 가지고 있다.

밑 레이어는 AI Model로, OpenAI의 DALL-E나 GPT-3처럼, 유저가 유니크하게 넣는 인풋에 따라서 훌륭한 결과물을 만들어준다. 일반화된 버전의 이런 모델을 만들기 위해서는 수천억이 필요하지만, 특정 분야로 좁혀서 사용하기 위한 모델을 만들려면 100억 이하로(그리고 더 빠르게 가격이 낮아지고 있음) 가능하고 사용할 수 있는 오픈 소스들도 이미 존재한다.

윗 레이어는 어플리에이션으로, 네트워크효과를 만들고 지속가능한 비즈니스를 만들 수 있는 영역이다.

이런 기술 스택은 특정 영역에서 기술 장벽들을 낮춰준다. 집을 리모델링하기 위해 그림을 그려야 하는 건축가가 될 필요가 없다. DALL-E에게 그림을 그려달라고 하기 위해서 일러스트레이터가 될 필요가 없다. 이런 것들이 Generative Tech가 새로운 회사와 프로젝트들이 생기도록 도와준다.

이런 Generative Tech 분야의 신생 기업들은 몇 가지 특징을 가지고 있다

1. 0 to 1 -> 0 to 10

Generative Tech는 0에서 1로 가는 문제를 푸는 것으로 시작한다. 가장 성공적인 회사는 결국 0에서 10까지 가는 해결책을 제시할 것이며, 다른 말로 하면 AI 모델을 통해서 유저의 니즈를 완벽하게 해결해주는 제품을 만들게 될 것이다.

Latitude의 AI Dungeon이 게임플레이 경험을 완벽하게 해 줄 수 있도록 텍스트에 정확히 맞는 이미지, 영상까지 제공해준다고 생각해 보라. 혹은 AI가 이미지, 음성을 생성해서 네가 온라인에서 사용할 수 있는 캐릭터를 만들어준다고 생각해 보라.

우리는 이미 SALT처럼 Generative AI 프로젝트 중 거의 완성된 제품을 보유한 곳들을 알고 있다. SALT는 70년대 공상과학 영화에 영감을 받아, Generative Tech를 활용해서 빠르게 영상(Stable Diffusion, MidJourne, DALL-E), 스크립트 (GPT-3), 캐릭터 음성(Murf, Synthesia)을 만들어주는 멀티 엔딩 게임이다.

2. 큐레이션을 창작으로 대체

Generative Tech는 우리가 이전에 경험하지 못했던 개인화이다. 20년간 우리는 개인화를 큐레이션을 통해서 만들어냈다. 이커머스, 넷플릭스, 스포티파이 모두 중앙화된 데이터베이스에서 당신이 좋아할 만한 것들을 큐레이션해서 보여주려고 했다. 페이스북, 틱톡, 뉴욕타임즈는 그들의 콘텐츠에서 당신의 경험을 최적화하기 위한 실험들을 진행했다.

이런 개인화에 대한 접근은 기존 데이터를 불러오는 것에 기반하기에 매우 제한적이다. 우리는 사람들의 선호도를 그들에게 최적화된걸 새롭게 생성해서 제공해 주기보다는, 기존에 우리가 제공할 수 있는 것으로 개조하려고 노력했다.

Generative Tech는 큐레이션을 창작으로 대체한다. Generative Tech는 단순히 데이터베이스에서 더 좋은 데이터를 뽑아오는 게 아니다. 데이터베이스를 기반으로 학습해서, 네트워크의 끝에서 아예 새로운 걸 창작해 낸다. 훌륭한 결과물을 만들어낼 수 있으며, 당신이 물어보거나 당신의 선호도를 나타내기 전까지는 존재하지 않았던 새로운 콘텐츠, 이미지, 경험을 제공할 것이다.

이미 음악업계에서는 이런 일이 벌어지고 있다. Boomy, Amper, Aiva, Ecrett, SoundDraw와 같은 회사들이 AI를 이용해서 완전히 새로운 노래를 몇 초 만에 창작하고 있다. Bommy는 크리에이터들에게 이런 창작물을 공유하고 수익화할 수 있는 툴을 제공하고 있으며, 이는 Generative Tech가 SaaS 툴과 결합된 예시이다. 결정적으로 Boomy의 AI는 당신이 창작하려고 하기 전까지 존재하지 않던 무드부터 장르까지 딱 맞는 노래를 바로 창작해 준다.

Generative Tech이전에는 다른 사람이 큐레이션한 로드트립 플레이리스트를 선택하고 들었어야 했지만, Generative Tech이후에는, 당신의 장소, 기분, 혈압, 누구랑 함께 있는지 등을 모두 반영한 새로운 노래를 만들어낼 수 있다.

3. 쉬운 인터페이스

지금 가장 중요한 건 Generative Tech 툴을 얼마나 쓰기 쉬운가 일 것이다. AI 모델이 많은 걸 처리해 주지만, 불편함은 창의적인 과정으로 제거된다. DALL-E와 Stable Diffuision은 간단한 텍스트 프롬프트만 넣으면 30초 만에 멋진 그림을 완성해 준다.

때때로, 생성은 자동화되기도 한다. 두 사람이 한 집에 있을 때, 두 사람의 캐릭터들의 성격, 경험, 물건 등을 반영한 집이 새롭게 생성되는 SecondLife(가상세계 게임)을 생각해 보라. 혹은 뭔가를 팔 때 자동으로 NFT를 생성해 주거나, 당신의 인생을 당신의 사진, 영상, 텍스트 등을 이용해서 보여주는 형태를 생각해보면 이것도 충분히 좋을 것이다.

이것은 다음 단계의 인간과 기계의 협업이며, 당신이 놀라고 영감을 받을 수 있는 파트너십이다.

Generative Tech회사들은 어떤 걸 하게 될까?

Generative Tech에서 다음으로 훌륭한 아이디어는 어디서 나올 수 있을지 분야를 나눠보자. 브레인스토밍을 위해서, 기반이 되는 AI 모델 1개 혹은 여러 개랑 결합된다고 할 때..

어플리케이션 개발 가능 분야

아바타, 사진 공유, 비디오 스트리밍, 법률 서비스, 엔젤/VC 투자, 주식 선택, 투자 은행, 투자 조언, 뉴스, 스포츠, 건국, 인테리어 디자인, 홈 디자인, 부동산 판매, 조경, 이벤트 플래닝, 결제, 대출, 신용카드, 세일즈, 마케팅, 광고, 카피라이팅, 방송작가, 소셜네트워킹, 데이팅서비스, C2C마켓플레이스, B2B마켓플레이스, 웹사이트 개발, 웹사이트 디자인, 소프트웨어 프로그래밍, 개발자 툴, 보안, 그로스 툴, BI 대시보드, 인보이스, 데이터분석, 리쿠르팅, 구인구직, 미술, 비디오게임, 메타버스, 음악 유통, 인플루언서 네트워크, 제품 디자인, 티칭, 학습, 숙제, 과외, 번역, 커뮤니티 관리, 브랜드 관리, 고객 충성 프로그램, Lead 확보 프로그램, 제약, NFT, 점성술, 운동, TV 시청 등 다양한 분야에서 어플리케이션이 만들어질 수 있다.

AI 모델 비즈니스

만약 당신이 AI, ML 모델을 만드는 창업자라면 위 리스트를 훑어보면서 특정 분야를 위한 AI 모델을 만들 수 있을지 고민해 보라. 만약 특정 분야에 유니크한 데이터에 접근할 수 있거나, 첫 어플리케이션이 아직 나오지 않은 분야라면 특정 분야를 위한 모델을 제시간에 내면 시장을 선도할 수 있다.

이런 이점은 지속가능하지 않고, 일반적인 모델이 이 분야로 확장하거나 경쟁자가 열등하지만 저렴한 모델을 판매하면서 따라올 수도 있겠지만, 실시간으로 데이터를 만들거나, 특정 영역에 집중해서 데이터 네트워크 효과가 생기면 지속가능하게 경쟁력을 가져갈 수 있다.

멘탈 모델

Generative Tecch 분야에서 뛰어난 아이디어를 찾는 또 다른 방법은 해당 비즈니스가 운영적으로 어떻게 동작할지 생각해보는 것이다.

1. 어떻게 하면 새로운 유저가 들어올 때마다 다른 유저가 가치를 얻는 네트워크 효과를 만들어 낼 수 있을까?

2. 어떻게 하면 누군가의 삶 혹은 비즈니스에 완전히 들어가서 장기적으로 계속 사용하고 싶게 만들 수 있을까? 이게 2023년에 Jasper가 파악해야 하는 일이다.

3. 완전 특정 영역의 데이터 셋을 활용한 AI 모델을 만들어서 경쟁자들이 유입되어도 데이터 네트워크 효과를 유지할 수 있는 분야가 있을까?

4. 어디서 이미 존재하는 업무흐름, 브라우저, 앱에 결합될 수 있을까?

어플리케이션이 제공하는 기능은 어떤 게 있을까?

명확히 3개의 기능은 지금 동작한다. 나중에는 더 많은 것들이 동작할 것이다.

1. 초기 아이디어 협력자

이것은 0to1 문제를 해결하는데 도움을 준다. 이런 회사들은 초기 러프한 시제품 혹은 완성품을 생성한 후에 전통적인 SaaS 솔루션을 이용해서 이걸 완성하도록 도와준다. 시간이 지나면 이런 프로젝트들이 아예 처음부터 완성된 제품을 만들어주길 기대하지만, 0to1으로 가는 게 우선 첫 번째 큰 단계이다.

Tailorbird의 리모델링의 초기 시제품을 만들어주는 층 계획 생성 엔진이 좋은 예시이다. Copy.ai, Copysmith처럼 자연어 입력을 통해 광고 카피나, 초기 코드를 생성해주는 회사들도 마찬가지다.

Jasper.ai 같은 회사는 결국 이 방향에 어떻게 0to10 해결책으로 발전하는지 보여준다. Jasper.ai는 카피, 이메일, 소셜 등에 특화된 글쓰기, 이미지 생성 역량을 제공한다. 이것은 당신의 회사의 모든 글쓰기 니즈를 해결해주는 원스탑 샵이다. 이들은 회사가 이 기능을 아예 회사들이 내부에 임베드해서 엔터프라이즈 SaaS처럼 제거하지 못하게 하려고 시도하고 있다.

이런 제품들은 복잡한 업무에서 우선 공이 굴러가게 하고, 사람이 나머지 부분을 이어하도록 해준다.

2. 코칭 / 맞춤 피드백

우리는 시행착오를 통해 배운다. 하지만 우리는 코치가 있으면 더 빠르게 배운다. 우리는 Generative Tech가 우리의 퍼포먼스를 분석하고, 조언을 생성하거나 우리가 기술을 연마할 수 있는 툴을 제공하기를 기대한다. 이런 어플리케이션들이 처음에는 많은 사람들을 불편하게 만들겠지만, 결국 AI 협력자의 도움을 통해 성장하는 것이 새로운 표준이 될 것이다.

3. 규모에서의 유니크함

유니크함과 확장성은 전통적으로 공존할 수 없는 개념이었다. 진정으로 유니크한 것은, 품질을 잃지 않은 체, 확장될 수 없었다. Generative Tech가 이것을 바꿔놓았다. Generative Tech는 모든 문제와 모든 유저에 대해서 새로운 결과물을 제공할 수 있다.

우리가 투자한 The.com은 수백 개의 새로운 웹사이트를 하나의 스프레드시트에서 만들 수 있게 해 준다. 이것은 모두 독창성 없는 문구들이 아니고, 디자인도 잘 되어있으며, 각 유저의 니즈에 맞춰져 있다.

생물분야에서 좋은 예시는 Insilico Medicine이다. Insilicon Medicine은 함께 동작하는 3가지 AI 기반 제품을 사용하는데, 하나가 약의 새로운 타겟을 찾아내면, 다른 하나는 백지에서 새로운 분자구조 후보를 만들어낸다. 그러면 최종적으로 마지막 엔진은 이전 작업들을 기반으로 의학적 시험의 결과물을 예측한다. 이것은 AI분석(타겟 확인, 실험 결과물 분석)과 Generative Tech(분자구조 생성) 결합의 좋은 예시이다.

창업자들에게 주는 조언

이미 컨센서스(일반적으로 사람들이 이해하고 받아들이고 있다)이기 때문에, Generative Tech는 비정상적인 시장 다이나믹을 가지게 될 것이다.

보통 중요 기술 변화는 천천히 일어난다. 2003년까지 사람들은 인터넷에 회의적이었고, 그랬기에 인터넷을 미리 믿었던 사람들은 경쟁이 적었다. SaaS는 컨센서스가 되는데 1997년부터 2005년까지 시간이 걸렸으며, 애플은 iOS 플랫폼을 외부 개발자들에게 론칭 후 18개월간 공개하지 않았으며, Web3는 10년째 거론되고 있다.

하지만, Generative Tech에서는 투자자, 창업자, 기존 대기업이 모두 이게 뭔지 이해하고 있기 때문에, 게임은 이미 시작되었다.

이것이 창업자들에게 의미하는 바는 1) 매우 매우 빠르게 움직여야 한다. 대담함이 중요하다. 2) 아이디어를 매우 신중하게 골라야 한다. 무엇을 만들 것인지, 타겟고객이 누구인지, 어떤 채널을 통해 유통할 것인지가 매우 중요하다. 동작하는 아이디어들은 패턴이 있다. 특정 데이터 종류나 지역에서 수평적으로 접근하거나 수직적으로 접근할 수 있다. 지금 Generative Tech에는 매우 많은 선택지가 있다.

예를 들어, 페이스북이 론칭했을 때 5가지 이상의 기능이 겹치는 50개 이상의 소셜 네트워크 서비스가 있었다. 소셜 네트워크는 이미 컨센서스였다. 하지만 페이스북 하버드의 대학교 학생들에게 집중했고, 결과적으로 올바른 곳에 집중했던 것으로 밝혀졌다. 컨센서스 마켓에서는 이와 비슷한 집중이 필요하다.

Generative Tech에서 빠르게 성장하고 방어력 있는 회사가 되는 방법

만약 기업들을 위한 Generative Tech 비즈니스에서 빠르게 성장하고 싶다면 이미 존재하는 시스템에 플러그인(결합될)걸 준비해야 한다. 워크플로우나 기존에 존재하는 소프트웨어 시스템을 대체하려고 하지 마라. 방어력을 보유하기 위해서는, 고객의 기존 워크플로우나 소프트웨어에 임베드되도록 해라. Jasper가 모든 지식 노동자가 텍스트, 이미지의 AI Model에 쉽게 접근할 수 있도록 브라우저 플러그인이 되고 싶다고 밝힌 것을 보라. 물론 이걸로 시장을 다 가질 수는 없겠지만 이 플러그인 접근은 2가지 측면에서 다 말이 된다: 쉬운 개발, 워크플로우에 임베드

또 좋은 기업 예시는 Github의 CoPilot을 모방한 Tabnine이다. 이것은 프로그래머들의 코드 에디터를 대체하지 않고, 빠른 성장을 위해 결합되었을 뿐이다. Tabnine이 방어력을 위해 한 것은, 모든 회사들이 정확한 데이터 코드를 입력해서 Tabnine에 락인되도록 만들고 이를 통해서 아주 특정한 영역에 데이터 네트워크 효과를 쌓았다는 것이다. 보호받아야 하는 데이터 해자(Moat)를 워크플로우에 임베드한 것은 방어력을 위한 좋은 결합이다.

만약 당신이 B2C를 만들고 있다면 다양한 가능성이 열려있다. 소비자들은 참신함을 좋아하며 새로운 행동을 빠르게 수용할 의지가 있다. 그냥 빠르게 움직이고 네트워크 효과를 얻는데 집중해라.

만약 중소기업(SMB)을 위한 제품을 만들고 있다면, 신제품과 플러그인 사이의 것을 만드는 게 좋다.

과속방지턱

하지만 위대한 창업가들은 위험에 뛰어들어 빠르게 문제를 해결해 낸다. 이런 걱정들이 당신을 느리게 만들게 하지 마라. 사려 깊게 선의를 가지고 빠르게 뛰어들어 뒤처지지 않고 이 분야를 이해하려고 해라.

창업가들의 챌린지

이 초기 시장 단계에서 가장 큰 리스크는 창업자들이 빠르게 움직이지 않으면, 이 기술들은 결국 대기업들의 비즈니스에 하나의 기능이 될 것이라는 것이다. 당신이 Figma, SalesForce, SnapChat 등 대기업에 있다면 이런 기능을 최대한 빨리 추가하라.

창업자라면, 너의 레인을 매우 신중히 고르고 빠르게 흐르는 물을 찾아라.

위대한 Generative Tech 창업자들은 어떻게 생겼는가?

그들은 당신과 같다. 이 분야는 너무 초기고 빠르게 변화기 때문제 지금 당장 혹은 몇 달 만에 어드벤티지를 가질 수 있다. 지금은 2022년 10월이고 몇 달 안에 기회가 닫힐 수 있다. 너의 영역을 빠르게 찾아라 - 기술적인, 유통, 고객 포커스, 지역 포커스 - 그리고 열심히 노력해라. 그리고 NFX에 시드 투자를 위해 연락을 줘라. 우리는 $1M-$4M(13억~52억)을 투자하고, 우리가 도움을 줄 수 있다.

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